MyLight Systems passe au Machine Learning grâce à EURODECISION

Nouvelles technologies
Jeudi 17 novembre 2016

En faisant appel aux mathématiciens d’EURODECISION, la start-up MyLight Systems est en capacité de déployer dans ses solutions d‘autoconsommation solaire des algorithmes beaucoup plus puissants basés sur du Machine Learning. A la clé, des prévisions sur-mesure plus précises, spécifiques à chaque maison de ses clients utilisateurs.

MyLight Systems change de braquet. La jeune pousse, fabricant de solutions intelligentes d’autoconsommation solaire (lire l’encadré), fait évoluer son offre en intégrant de nouveaux algorithmes plus puissants basés sur du Machine Learning (apprentissage automatique). « Jusqu’à maintenant, nos prévisions étaient réalisées à partir d’une équation mathématique. La limite de cette technique est que nous ne pouvions pas faire de spécifiques propres à chaque maison » explique Ondine Suavet, co-fondatrice de MyLight Systems. Maintenant que nous avons collecté un volume de données suffisant, nous sommes en mesure de faire des prévisions beaucoup plus fines, sur-mesure, spécifiques à chaque maison, sur la base de son historique ou par comparaison dans le cas d’une nouvelle installation ». Et pour ce faire, MyLight Systems a fait appel aux mathématiciens d’EURODECISION, expert notamment en big data et en intelligence artificielle.

Des algorithmes « auto-apprenants » pour plus de précision

Pour réaliser cette montée en version, EURODECISION est donc en train d’enrichir les trois algorithmes qui sont au cœur de la solution MyLight Systems. Un premier de prévision de la production. Celui-ci permettra de prédire la production des panneaux solaires en se basant sur les données historiques de la maison, et les prévisions météo. Un second algorithme qui permet de calculer plus finement les prévisions de consommation d’électricité. Pour cela, les mathématiciens d’EURODECISION déterminent les habitudes des appareils électriques : les heures de fonctionnement en semaine et en week-end, le jour, la nuit… Pour un nouvel abonné, EURODECISION calcule la consommation par comparaison sur des maisons présentant les mêmes caractéristiques. Enfin, un troisième algorithme d’autoconsommation de la maison. Grâce aux deux premiers, l’objectif là est de planifier les appareils électriques (chauffages, machine à laver etc.) pour autoconsommer le plus possible, de façon à réduire au maximum la facture d’électricité. Grâce à ces trois algorithmes, basés sur des données historiques, MyLight Systems fonctionne en auto-apprentissage : plus la solution va fonctionner, meilleures seront ses performances. « Nous sommes vraiment ravis de notre collaboration avec les experts d’EURODECISION qui s’intègrent parfaitement à nos équipes et qui nous donnent accès à des technologies très pointues. Nous allons apporter plus de services à nos clients. C’est un partenariat que nous voyons sur le long terme »,se projette Ondine Suavet. De son côté, EURODECISON se dit très satisfait de cette collaboration : « Nous sommes très heureux de participer à ce projet d’autoconsommation d’énergie verte, qui participe à la transition énergétique de la France et de l’Europe », témoigne Ronan BARS, Directeur Général d’EURODECISION.

MyLight Systems, une solution d’avenir

L’avenir est-il au marché de l’autoconsommation énergique ? A cette question, la start-up MyLight Systems y apporte une réponse innovante. Finaliste en 2015 de la BFM Académie, cette jeune société propose depuis un an et demi des solutions intelligentes d’autoconsommation solaire qui permettent de réduire jusqu’à 70% de sa facture d’électricité, voire 85% dans le tertiaire. Comment ? En connectant des panneaux photovoltaïques à un système de gestion global - composée d’une unité centrale, d’un thermostat et de prises intelligentes, et d’un logiciel de gestion - qui permet à ses utilisateurs de produire et consommer leur propre énergie solaire. En seulement deux ans, l’entreprise lyonnaise est présente dans 5 pays, et vise d’ici à 2018 les 10 millions d’euros de chiffre d’affaires.

 

 

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